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    <title>阿里推荐大赛：ODPS SQL 构建离线评估 | Jark&#39;s Blog</title>
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    <meta name="author" content="WuChong">
    
    <meta name="description" itemprop="description" content="上一篇文章介绍了 ODPS SQL 的大概使用方法，几个 tips，和讲到一半的离线评估。现在上来把上次的坑填完。">
    
    
    <meta name="description" content="上一篇文章介绍了 ODPS SQL 的大概使用方法，几个 tips，和讲到一半的离线评估。现在上来把上次的坑填完。">
<meta property="og:type" content="article">
<meta property="og:title" content="阿里推荐大赛：ODPS SQL 构建离线评估">
<meta property="og:url" content="http://wuchong.me/blog/2014/04/29/odps-sql-build-offline-evaluation/">
<meta property="og:site_name" content="Jark's Blog">
<meta property="og:description" content="上一篇文章介绍了 ODPS SQL 的大概使用方法，几个 tips，和讲到一半的离线评估。现在上来把上次的坑填完。">
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<meta name="twitter:title" content="阿里推荐大赛：ODPS SQL 构建离线评估">
<meta name="twitter:description" content="上一篇文章介绍了 ODPS SQL 的大概使用方法，几个 tips，和讲到一半的离线评估。现在上来把上次的坑填完。">
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	<article itemprop="articleBody"> 
		<header class="article-info clearfix">
  <h1 itemprop="name">
    
      <a href="/blog/2014/04/29/odps-sql-build-offline-evaluation/" title="阿里推荐大赛：ODPS SQL 构建离线评估" itemprop="url">阿里推荐大赛：ODPS SQL 构建离线评估</a>
  </h1>
  <p class="article-author">By
       
		<a href="https://plus.google.com/111190881341800841449?rel=author" title="WuChong" target="_blank" itemprop="author">WuChong</a>
		
  <p class="article-time">
    <time datetime="2014-04-29T13:11:33.000Z" itemprop="datePublished"> 发表于 2014-04-29</time>
    
  </p>
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	<div class="article-content">
		
		<div id="toc" class="toc-article">
			<strong class="toc-title">文章目录</strong>
		
			<ol class="toc"><li class="toc-item toc-level-2"><a class="toc-link" href="#划分训练集、验证集"><span class="toc-number">1.</span> <span class="toc-text">划分训练集、验证集</span></a></li><li class="toc-item toc-level-2"><a class="toc-link" href="#UDF_计算重复条数"><span class="toc-number">2.</span> <span class="toc-text">UDF 计算重复条数</span></a></li><li class="toc-item toc-level-2"><a class="toc-link" href="#计算评测值"><span class="toc-number">3.</span> <span class="toc-text">计算评测值</span></a></li><li class="toc-item toc-level-2"><a class="toc-link" href="#关于数据集的几点想法"><span class="toc-number">4.</span> <span class="toc-text">关于数据集的几点想法</span></a></li><li class="toc-item toc-level-2"><a class="toc-link" href="#写在最后"><span class="toc-number">5.</span> <span class="toc-text">写在最后</span></a></li></ol>
		
		</div>
		
		<p><a href="http://wuchong.me/blog/2014/04/26/odps-sql-introduction/" target="_blank" rel="external">上一篇文章</a>介绍了 ODPS SQL 的大概使用方法，几个 tips，和讲到一半的离线评估。现在上来把上次的坑填完。希望对于还没有开始离线调优的团队有点帮助。</p>
<h2 id="划分训练集、验证集">划分训练集、验证集</h2>
<p>回顾训练集、验证集的划分。</p>
<p>根据时间，可以将前三月划分为训练集：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre>1
2
3
4
</pre></td><td class="code"><pre><span class="operator"><span class="keyword">create</span> <span class="keyword">table</span> train_set <span class="keyword">as</span>
<span class="keyword">select</span> * 
<span class="keyword">from</span> t_alibaba_bigdata_user_brand_total_1
<span class="keyword">where</span> visit_datetime &lt;= <span class="string">'07-15'</span>;</span>
</pre></td></tr></table></figure>

<p>同理，验证集如下，注意去重：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre>1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
</pre></td><td class="code"><pre><span class="operator"><span class="keyword">create</span> <span class="keyword">table</span> validate_set <span class="keyword">as</span>
<span class="keyword">select</span>
    user_id,
    wm_concat(<span class="string">','</span>,brand_id) <span class="keyword">as</span> brand
<span class="keyword">from</span>(
    <span class="keyword">select</span> <span class="keyword">distinct</span> user_id,brand_id
    <span class="keyword">from</span> t_alibaba_bigdata_user_brand_total_1
    <span class="keyword">where</span> type = <span class="string">'1'</span> <span class="keyword">and</span> visit_datetime &gt; <span class="string">'07-15'</span>
)a
<span class="keyword">group</span> <span class="keyword">by</span> user_id;</span>
</pre></td></tr></table></figure>

<p>这里<code>distinct</code>关键字的作用就是去重，当然也可以用<code>group by</code>实现。两者效果一样，那效率呢？在 MySQL 中（如果没记错的话，天池的底层数据库是基于 MySQL 的），两者的实现原理很相似。区别在于<code>distinct</code>会读取所有的记录，而<code>group by</code>是在分组之后每组只返回一条记录，也就是说后者读取的条数要少很多，效率会更高一些。所以可以用以下代码代替上述的子查询：</p>
<figure class="highlight"><table><tr><td class="gutter"><pre>1
2
3
4
</pre></td><td class="code"><pre><span class="keyword">select</span> user_id,brand_id
<span class="keyword">from</span> t_alibaba_bigdata_user_brand_total_1
<span class="keyword">where</span> <span class="keyword">type</span> = <span class="string">'1'</span> <span class="keyword">and</span> visit_datetime &gt; <span class="string">'07-15'</span>
<span class="keyword">group</span> <span class="keyword">by</span> user_id,brand_id
</pre></td></tr></table></figure>

<p>扯远了… 回来吧。计算推荐集、验证集条数的方法之前也给出了：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre>1
</pre></td><td class="code"><pre><span class="operator"><span class="keyword">select</span> <span class="aggregate">sum</span>(regexp_count(brand,<span class="string">','</span>)+<span class="number">1</span>) <span class="keyword">from</span> t_tmall_add_user_brand_predict_dh;</span>
</pre></td></tr></table></figure>

<p>接下来要计算推荐集和验证集之间的重复条数，这里可以用 UDF 方便地实现。<br><a id="more"></a></p>
<h2 id="UDF_计算重复条数">UDF 计算重复条数</h2>
<p>在我们 Eclipse 中的 ODPS 项目下新建 UDF。填入 Package 名称为：<code>jark.udf</code>，和 UDF 类名：<code>CountHits</code>，点击确认。插件会自动帮我们生成<code>jark.udf</code>包用于写 UDF 代码，和<code>test.jark.udf</code>包用于本地测试。</p>
<p>编辑<code>CountHits.java</code>文件，注意下文的<code>Long</code>不能替换为<code>long</code>类型，否则在ODPS上运行会报<code>Method Not Found</code>错误。：</p>
<figure class="highlight java"><table><tr><td class="gutter"><pre>1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
</pre></td><td class="code"><pre><span class="keyword">public</span> <span class="class"><span class="keyword">class</span> <span class="title">CountHits</span> <span class="keyword">extends</span> <span class="title">UDF</span> {</span>
    <span class="keyword">public</span> Long <span class="title">evaluate</span> (String a,String b){
        <span class="keyword">if</span>(a == <span class="keyword">null</span> || b == <span class="keyword">null</span>) <span class="keyword">return</span> <span class="number">0</span>L;     <span class="comment">//异常值</span>
        Set&lt;String&gt; set1 = <span class="keyword">new</span> HashSet&lt;String&gt;();
        Set&lt;String&gt; set2 = <span class="keyword">new</span> HashSet&lt;String&gt;();
        set1.addAll(Arrays.asList(a.split(<span class="string">","</span>)));
        set2.addAll(Arrays.asList(b.split(<span class="string">","</span>)));
        Long hits = <span class="number">0</span>L;
        <span class="keyword">for</span>(String s : set2){
            <span class="keyword">if</span>( set1.contains(s) )
                hits++;
        }
        <span class="keyword">return</span> hits;
    }
}
</pre></td></tr></table></figure>

<p>本段函数的主要工作是在<code>a</code>串和<code>b</code>串去重后，计算它们中重复元素的个数。接下来在本地测试下 UDF 。在<code>test.jark.udf</code>包中有两个文件<code>TestCountHits.java</code>和<code>TestUDFBase.java</code>。由于如果 UDF 的输入参数是多个的话，本地测试默认的分隔符是逗号，与我们<code>brand</code>中的逗号冲突了。所以修改下<code>TestUDFBase.java</code>文件的第15行的分隔符为空格（当然也可以其他符号）：</p>
<figure class="highlight java"><table><tr><td class="gutter"><pre>1
</pre></td><td class="code"><pre><span class="keyword">private</span> <span class="keyword">final</span> <span class="keyword">static</span> String ODPS_SEPARATOR = <span class="string">" "</span>;
</pre></td></tr></table></figure>

<p>顺便修改第72行，去掉<code>(String)</code>，原因是<code>Long</code>型不能强制转换成<code>String</code>：</p>
<figure class="highlight java"><table><tr><td class="gutter"><pre>1
</pre></td><td class="code"><pre><span class="keyword">return</span> callMeth.invoke(UDFClass, input_parameter.toArray()) + <span class="string">"\n"</span>;
</pre></td></tr></table></figure>

<p>在<code>TestCountHits.in</code>文件中输入测试输入：</p>
<pre><code>123456,444,555,666 123456,666,777,888
888,999 111,222
111,111,222,222 111,222,222,333
</code></pre><p>运行<code>TestCountHits.java</code>后，在<code>TestCountHits.out</code>文件中得到测试结果：</p>
<pre><code>2
0
2
</code></pre><p>测试输入应更为复杂，以上只是示例。在确认 UDF 没有问题后，准备上传。将Package <code>jark.udf</code>打成 jar 包，命名为<code>jark-udf.jar</code>，置于<code>C:/TOOLS</code>下，执行以下命令:</p>
<figure class="highlight"><table><tr><td class="gutter"><pre>1
2
</pre></td><td class="code"><pre>create resource jar <span class="constant">C</span><span class="symbol">:/TOOLS/jark-udf</span>.jar
create function count_hits jark.udf.<span class="constant">CountHits</span> jark-udf.jar
</pre></td></tr></table></figure>

<p>上述命令作用分别是将用户 jar 包上传到 ODPS 和在 ODPS 上注册函数并命名为<code>count_hits</code>。现在使用<code>ls functions</code>命令应该就能看到我们刚刚注册的函数了。</p>
<p>现在，我们就能像调用一般内建函数一样调用我们自己的<code>count_hits</code>函数了。计算推荐集和验证集中的重复条数，有下面代码：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre>1
2
</pre></td><td class="code"><pre><span class="operator"><span class="keyword">select</span> <span class="aggregate">sum</span>(count_hits(a.brand,b.brand)) hits <span class="keyword">from</span> t_tmall_add_user_brand_predict_dh a 
<span class="keyword">join</span> validate_set b <span class="keyword">on</span> a.user_id = b.user_id;</span>
</pre></td></tr></table></figure>

<p>上面演示了一般 UDF 的创建使用过程，其他类似的 UDF 都可以参考以上过程构建。UDF 是 SQL 的一大工具 ，很多规则算法都可以用过 UDF 方便地实现。</p>
<h2 id="计算评测值">计算评测值</h2>
<p>我们知道准确率的计算公式：$precision = hits / pnums$，为<code>pnums</code>为推荐条数。</p>
<p>召回率的计算公式有：$recall = hits / vnums$，<code>vnums</code>为验证集条数。</p>
<p>而 F1 的计算公式有：</p>
<p><img src="http://ww4.sinaimg.cn/large/81b78497jw1efwukhfcz8g207n016a9t.gif" alt=""></p>
<p>为了计算方便，我们用<code>full outer join</code>连接验证集和推荐集，并将计算出的 <code>hits</code>、<code>pnums</code>、<code>vnums</code> 放到临时表里。感谢 <a href="http://weibo.com/hadoop" target="_blank" rel="external">@木同学style</a> 的建议。</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre>1
2
3
4
5
</pre></td><td class="code"><pre><span class="operator"><span class="keyword">select</span> <span class="aggregate">sum</span>(count_hits(p.brand,v.brand) hits,
       <span class="aggregate">sum</span>(regexp_count(p.brand,<span class="string">','</span>)+<span class="number">1</span>) pnums,
       <span class="aggregate">sum</span>(regexp_count(v.brand,<span class="string">','</span>)+<span class="number">1</span>) vnums
<span class="keyword">from</span> t_tmall_add_user_brand_predict_dh p
     <span class="keyword">full</span> <span class="keyword">outer</span> <span class="keyword">join</span> validate_set v <span class="keyword">on</span> p.user_id = v.user_id</span>
</pre></td></tr></table></figure>

<p>有了这三个值后，就可以用上面的公式轻松计算出评测值了。</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre>1
2
3
4
5
</pre></td><td class="code"><pre><span class="operator"><span class="keyword">select</span> (hits/pnums) <span class="keyword">precision</span>, (hits/vnums) recall,(<span class="number">2</span>*hits/(pnums+vnums)) F1
<span class="keyword">from</span> (
    <span class="keyword">select</span> hits , pnums , vnums
    <span class="keyword">from</span> ...
)a;</span>
</pre></td></tr></table></figure>

<p>OK，感觉讲的有点啰嗦了… 整合上面计算评测值的代码后，有如下代码：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre>1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
</pre></td><td class="code"><pre><span class="operator"><span class="keyword">create</span> <span class="keyword">table</span> evaluation <span class="keyword">as</span>
<span class="keyword">select</span> (hits/pnums) <span class="keyword">precision</span> , (hits/vnums) recall , (<span class="number">2</span>*hits/(pnums+vnums)) F1 , 
        hits , pnums , vnums , getdate() eval_time
<span class="keyword">from</span> (
    <span class="keyword">select</span> <span class="aggregate">sum</span>(count_hits(p.brand,v.brand) hits,
           <span class="aggregate">sum</span>(regexp_count(p.brand,<span class="string">','</span>)+<span class="number">1</span>) pnums,
           <span class="aggregate">sum</span>(regexp_count(v.brand,<span class="string">','</span>)+<span class="number">1</span>) vnums
    <span class="keyword">from</span> t_tmall_add_user_brand_predict_dh p
         <span class="keyword">full</span> <span class="keyword">outer</span> <span class="keyword">join</span> validate_set v <span class="keyword">on</span> p.user_id = v.user_id
)a;</span>
</pre></td></tr></table></figure>

<p>我们将评测值写到了<code>evaluation</code>表中，可供组员查看分析。运行一次上面代码后，若以后再进行评测，可以将第一行改成<code>insert into/overwrite table evaluation</code>后直接运行，个人喜欢用<code>into</code>，这样可以与上次的结果进行比较。</p>
<p>现在已有的模型算法就可以在本地测试调优后，再上传到线上进行评估了。</p>
<h2 id="关于数据集的几点想法">关于数据集的几点想法</h2>
<p>对于离线评估我也并没有深刻的见解，只是想无责任地说点个人的想法，还望大家一起讨论纠正。</p>
<ol>
<li><p>上面的训练集和验证集的划分有一定的局限性。主要是模型可能会高度依赖于训练集和验证集的构成，导致过拟合的问题。要消除这种依赖，可以借鉴<a href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/%E8%87%AA%E5%8A%A9%E6%B3%95" target="_blank" rel="external">自助法</a>，每次训练时从训练集中随机抽取一部分，验证时也随机从验证集中抽取一部分，抽取比例一样，例如抽取63.2%。XLab/XLib 提供了随机采样的接口。</p>
</li>
<li><p>线上预测我们是用前四个月预测第五个月，时间划分是 4：1 的关系。所以离线划分训练集、验证集时，也按这个比例划分会更合理。即最后24天的数据作为验证集。</p>
</li>
<li><p>上面的离线评估是用来训练模型用的，当我们后期融合模型时如果继续在训练集上融合，还是会造成过拟合。所以可以在训练集上再拆分成训练集 A 和预测集 B，B 的生成方法和验证集类似，也取最后 <code>1/5</code>。在 A 上训练模型，B 上做出预测，得出融合系数。再在整个训练集上训练模型，在验证集上做出预测。最后将预测结果用得到的融合系数融合，融合结果再在验证集上得到最终预测结果。关于模型融合，是一门高深的学问，希望有经验的大大出来分享一下。</p>
</li>
<li><p>原始数据集噪声很大，相信很多同学都发现有垃圾用户、刷钻用户的存在。《推荐系统实践》里说「使用正确的用户数据对推荐系统至关重要」。所以，在忙着实现各种模型算法之前不如先做下数据清理。去噪的方法有很多，比如基于规则、基于离群点检测、基于聚类等等。</p>
</li>
</ol>
<h2 id="写在最后">写在最后</h2>
<p>本人小硕一枚，以前没有搞过机器学习，对各种模型也是一知半解。参加这个比赛最主要的目的是为了学习，学习 ODPS 学习模型算法，而不是名次（吐槽下淘汰赛制让我不得不把名次看重了）。所以，我会把平时的学习心得记录下来，最后就算离开了也有值得纪念的东西留下（没了虚拟机，什么都没了啊！！）。我写的这些东西相信很多同学上手都比我快（仰望首页的大神们），希望能有更多的同学出来分享自己的心得，营造更好的学习氛围。实在是有太多的东西值得学习。</p>
  
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		<p> Hello,I&#39;m WuChong. For now I&#39;m a graduate student in Beijing. <br/>
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